切り抜きがビジネスで成立する理由：注意市場モデルと数式

切り抜きがビジネスで成立する理由
Attention（注意）市場モデル

「露出（Attention）は希少資源」だとみなすと、U/S（需要/供給）・逓減・重複の3点で切り抜きの合理性が定式化できます。

目次

1. 最小モデル（1プラットフォーム）
2. 切り抜き拡散モデル（クロスプラットフォーム）
3. ビジネス成立条件（収益 ≥ コスト）
4. 最適クリップ数 c*（逓減と限界費用）
5. 実務の推定メモ（入力すべき指標）
6. 同型の考え方が使われる領域
7. 付録：記号一覧

1. 最小モデル（1プラットフォーム）

プラットフォーム j における 1 本あたりの期待露出 e_j と、1 日の期待露出 X_j を以下で近似します。

$$e_j\approx a_j\frac{U_j}{S_j},X_j=P_j{e}_j=P_j{a}_j\frac{U_j}{S_j}$$

目標露出 X* に対し不足分 ΔX があれば、他PF展開や切り抜き投入の動機が生まれます。

$$\Delta X=X^{*}-{\sum }_j{X}_j$$

直感： U_j/S_j は「その日の需要/供給」。供給が膨らむと 1 本あたり露出は薄まり、別PFや短尺最適化で取り返す発想が自然です。

2. 切り抜き拡散モデル（クロスプラットフォーム）

長尺から作る切り抜き本数を c とし、プラットフォーム m での追加露出を ΔI_m とします。

$${\mathrm{\Delta I}}_m=(1-o_m)c·s_m·a_m·\frac{U_m}{S_m}$$

s_m ≥ 1 は短尺化等による「キュレーション増幅（CTR・完走率の改善）」、o_m ∈ [0,1] は視聴者の重複・カニバリによる減衰です。

要点：需要/供給 × 適合 a × 増幅 s の積が、追加露出の主因になります。

3. ビジネス成立条件（収益 ≥ コスト）

収益（PFごと）

千回当たり収益 RPM_m、収益化再生への変換率 κ_m とすると

$$R_m=\frac{{\mathrm{RPM}}_m}{}$$

成立メカ（「注意＝レア資源」「U/S＝需要/供給」×「逓減・最適化」）は、次の領域でも同型で使われています。

• 広告の自動入札（RTB）：1インプレッション単位で需要が供給在庫を競り落とす構造。配信最適化は注意配分そのものです。 IABウィキペディア

• メディアミックス最適化（MMM）：広告の効きは「逓減（飽和）＋残存効果（Adstock）」で曲線化し、限界効果＝限界費用で最適配分を決めます。 ウィキペディアfacebookexperimental.github.io

• リコメンド／フィード配分：YouTubeなどは深層学習＋探索・活用（バンディット）で“誰に何を見せるか”の注意配分を最適化します。 Google ResearchTensorFlow

• アグリゲーション理論：需要側を握るプラットフォームが供給を束ね、露出（注意）を再配分する設計。切り抜きが集客の“素材”になる文脈です。 Stratechery by Ben Thompson

• コンテンツのシンジケーション／アトマイズ：長尺を小片に分解し、別面（別PF）へ再流通して累積露出を稼ぐ実務。ニュース配信やB2Bマーケで一般的です。 pressbooks.nscc.cacontentmarketinginstitute.com

• 二面市場とマルチホーム：創作者・視聴者の両面で“複数PFにまたがる参加”が露出を押し上げるという理論的背景。価格付けと外部性で分析されます。 Wiley Online Library

• （前提）注意経済：情報過多＝注意の希少化という前提上で、配分・最適化の仕組みが成立します。 ウィキペディア